3.8 fit_generator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 4.2.3.9 evaluate_generator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 4.2.3.10 predict_generator . . . . 3.8 fit_generator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 4.3.3.9 evaluate_generator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 4.3.3.10 predict_generator . . . . 进行批量训练 与测试。请参阅 模型文档。 或 者， 你 可 以 编 写 一 个 生 成 批 处 理 训 练 数 据 的 生 成 器， 然 后 使 用 model.fit_generator(data_generator，steps_per_epoch，epochs) 方法。 你可以在 CIFAR10 example 中找到实践代码。 3.3.10 在验证集的误差不再下降时，如何中断训练？

stddev2)分布的张量。例如，创建均值为 1，标准差为 0.5 的正态分布： In [34]: a = torch.empty(2,3) # 创建 2 行 3 列的未初始化张量 a.normal_(mean=1,std=0.5) # 采用均值为 1，标注差为 0.5 的正态分布初始化 Out[34]: tensor([[1.6049, 1.1765, 0.6371], [1.2312, 转置 # 标准化数据 def norm(x): # 减去每个字段的均值，并除以标准差 return (x - train_stats['mean']) / train_stats['std'] normed_train_data = norm(train_dataset) # 标准化训练集 normed_test_data = norm(test_dataset) # 标准化测试集 eps = torch.randn(log_var.shape) # 获得标注差 std = torch.exp(log_var*0.5) # 采样隐向量 z z = mu + std * eps return z 12.5.3 网络训练 网络固定训练 100 个 Epoch，每次从

sigma) for mu, sigma in params], xlabel='x', ylabel='p(x)', figsize=(4.5, 2.5), legend=[f'mean {mu}, std {sigma}' for mu, sigma in params]) 3.1. 线性回归 91 就像我们所看到的，改变均值会产生沿x轴的偏移，增加方差将会分散分布、降低其峰值。 均方误差损失 Flatten(), nn.Linear(784, 10)) def init_weights(m): if type(m) == nn.Linear: nn.init.normal_(m.weight, std=0.01) net.apply(init_weights); 3.7.2 重新审视Softmax的实现 在前面 3.6节的例子中，我们计算了模型的输出，然后将此输出送入交叉熵损失。从数学上讲，这是一件完全 ReLU(), nn.Linear(256, 10)) def init_weights(m): if type(m) == nn.Linear: nn.init.normal_(m.weight, std=0.01) net.apply(init_weights); 训练过程的实现与我们实现softmax回归时完全相同，这种模块化设计使我们能够将与模型架构有关的内容 独立出来。 batch_size

default type rand/rand_like, randint ▪ [0, 1] ▪ [min, max) ▪ *_like randn ▪ N(0, 1) ▪ N(u, std) full arange/range linspace/logspace Ones/zeros/eye Ones/zeros/eye randperm ▪ random.shuffle

Image Resize ▪ 224x224 for ResNet18 ▪ Data Argumentation ▪ Rotate ▪ Crop ▪ Normalize ▪ Mean, std ▪ ToTensor Step2.build model ▪ Inherit from base class ▪ Define forward graph Step3.Train and

随机旋转 transforms.ToTensor(), # 转换为Tensor类型 transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) # 标准化 ]) # 加载图像数据 img = Image.open('image.jpg').convert('RGB') # 对图像进行数据增强

standard deviations and set their means to zero. In Matlab/Octave, this can be executed with sigma = std (x ) ; mu = mean(x ) ; x ( : , 2 ) = ( x ( : , 2 ) − mu( 2 ) ) . / sigma ( 2 ) ; x ( : , 3 ) = ( x

np.random.randint(0,10,size=(4,5)) > np.sum(a) 96 函数名 功能 sum 求和 average 加权平均数 var 方差 mean 期望 std 标准差 product 连乘积 37 求和，平均值，方差 a -------------- [[6, 3, 7, 4, 6], [9,

this purpose. A GAN is composed of two neural networks: a generator network and a discriminator network as shown in figure 3-15. The generator creates synthetic samples from random inputs (noise) and the the discriminator's job is to classify its inputs as real or fake. During the training phase, the generator tunes its outputs to look real to the discriminator. On the other hand, the discriminator learns department in a bank which detects fraudulent transactions. In the bank analogy, a fraudster is a generator who comes up with novel schemes to fool the fraud detection department, a discriminator, in order

data.Dataset 加载数据 使用 tf.data.Dataset.from_tensor_slices 加载 List 使用 tf.data.Dataset.from_generator 加载 Generator 使用 tf.data.TextLineDataset 加载文本 “Hello TensorFlow” Try it！ 使用 tf.keras.Model 管理模型 历史上的